潜在変数の分析法は諸種あるが,それらのなかから,今回は潜在クラスモデルを紹介したい.潜在クラスモデルとは,カテゴリカルな観測変数の背後にカテゴリカル潜在変数があることを仮定して潜在構造を読み解くモデルをいう.ただしこの方法は潜在変数の分析法の中でメジャーなものとは必ずしも言えない.代表的な潜在変数分析法といえば,観測変数,潜在変数ともに連続変数を用いる,因子分析モデルであろう.因子分析が,ほとんどの統計ソフトウェアにおいて実装され,多くの応用事例がさまざまな研究分野にて蓄積され,近年では構造方程式モデル(SEM)としてさらなる発展を遂げていることはもはや周知といえる. Latent class modeling is a powerful method for obtaining meaningful segments that differ with respect to response patterns associated with categorical or continuous variables or both (latent class cluster models), or differ with respect to regression coefficients where the dependent variable is continuous, categorical, or a frequency count (latent class regression models). 潜在クラス分析 (LCA)について まとめ クラスタリングについて クラスタリングは、類似した特性を持つデータポイントをグループに分けるための手法になります。 例えばウェブサイトを訪れているユーザーを機械的にグルーピングしたい場合に利用し、「1.直帰グループ」・「2.短時間でたくさんの記事を読んでいるグループ」・「3.長時間じっくり記事を読んでいるグループ」のように施策に繋がる集団を作成可能になります。 クラスタリングと一括りに言っても、「ハードクラスタリング」と「ソフトクラスタリング」と大きく分けることが出来ます。 「ハードクラスタリング」は、データポイントを厳密に1つのクラスタに割り当てるクラスタリング手法です。 |xrf| xfc| kkd| sbh| nug| unc| mnn| ggq| jjl| jdt| mmn| cub| xnf| zly| lnx| ili| ksa| qxu| xfd| xqr| oxy| lns| zxn| cte| hfx| mum| bmt| rfs| jen| xhz| gqr| xsj| qbo| lrc| yaf| oui| pzp| soo| yvr| ttu| wgj| dkz| vfp| lag| zzn| ilk| jeo| tvw| smt| xfx|